Kopieren zwischen Arrays durch Indizierung

Question

Ich möchte Elemente eines Arrays (a) in ein Ergebnis-Array b nach einigen Regeln kopieren, die definieren, welches Element von a geht wo in b. Ich habe unten ein Beispiel erstellt.

Ist es möglich (durch eine intelligente Indexierung?), Den letzten Schritt (b[x,mask] = a[mask]) in einem Schritt für alle x durchzuführen oder kann dies nur in einer Schleife erreicht werden, wie unten dargestellt (in erweiterter Form)? x in meinem realen Beispiel ist ziemlich groß (~ 100), so denke ich, könnte dies von einer Beseitigung der Schleife profitieren.

a = np.asarray([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 

m1 = a > 6 
m2 = ~m1 & ((a < 8) & (a > 4)) 
m3 = ~m1 & ~m2 & (a > 1) 
m4 = ~m1 & ~m2 & ~m3 & (a < 10) 


b = np.zeros((4, 3, 3)) 
b[0, m1] = a[m1] 
b[1, m2] = a[m2] 
b[2, m3] = a[m3] 
b[3, m4] = a[m4] 

print '0\n', b[0] 
print '1\n', b[1] 
print '2\n', b[2] 
print '3\n', b[3] 

Ausgang:

0 
[[ 0. 0. 0.] 
[ 0. 0. 0.] 
[ 7. 8. 9.]] 
1 
[[ 0. 0. 0.] 
[ 0. 5. 6.] 
[ 0. 0. 0.]] 
2 
[[ 0. 2. 3.] 
[ 4. 0. 0.] 
[ 0. 0. 0.]] 
3 
[[ 1. 0. 0.] 
[ 0. 0. 0.] 
[ 0. 0. 0.]] 

Answer 1

Ich weiß nicht, ob es oder nicht verbessert, aber es ist möglich, die Kopie in einem Schritt zu tun, wenn wir raveled Indizes konstruieren:

starten mit einer Liste der Masken:

In [1934]: m=[m1,m2,m3,m4] 

Erstellen Sie eine Indexliste, indem Sie der einzelnen Liste beitreten - angepasst, um mit einem zu arbeiten flach oder raveled 1d Version a:

In [1935]: ida=np.concatenate([np.ravel_multi_index(np.nonzero(z),a.shape) for z in m]) 
In [1936]: ida 
Out[1936]: array([6, 7, 8, 4, 5, 1, 2, 3, 0], dtype=int32) 
In [1937]: a.flat[ida] 
Out[1937]: array([7, 8, 9, 5, 6, 2, 3, 4, 1]) 

das gleiche für 3d b Construct, unter Berücksichtigung der unterschiedlichen ersten Bemaßungswerte:

In [1938]: idb = [np.ravel_multi_index(((i,)+np.nonzero(z)),bshape) for i,z in enumerate(m)] 
In [1939]: idb 
Out[1939]: 
[array([6, 7, 8], dtype=int32), 
array([13, 14], dtype=int32), 
array([19, 20, 21], dtype=int32), 
array([27], dtype=int32)] 
In [1940]: idb=np.concatenate(idb) 

Jetzt tun die Kopie:

In [1941]: b.flat[id1]=a.flat[ida] 
In [1942]: b 
Out[1942]: 
array([[[ 0., 0., 0.], 
     [ 0., 0., 0.], 
     [ 7., 8., 9.]], 

     [[ 0., 0., 0.], 
     [ 0., 5., 6.], 
     ... 
     [ 0., 0., 0.]]]) 

Die Kopie wird also in einem Aufruf ausgeführt, aber ich musste zwei Listen-Comprehensions verwenden, um die erforderlichen Indizes zu erstellen.